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Process / pipelineAudio Signal Processing

MFCC (Mel-Frequenz-Cepstral-Koeffizienten)

Mel-Frequenz-Cepstral-Koeffizienten (MFCCs) sind eine kompakte Darstellung von Audio-Merkmalen, die die menschliche Hörwahrnehmung nachahmen. Eingeführt von Davis und Mermelstein im Jahr 1980, sind MFCCs die de-facto-Merkmalsextraktionsmethode für Spracherkennung und die Analyse von Umgebungsgeräuschen. Sie komprimieren die Frequenzinformation von Audiosignalen in eine kleine Menge von Koeffizienten, die phonetischen Inhalt erfassen und irrelevante Details verwerfen.

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Quellen

  1. Davis, S., & Mermelstein, P. (1980). Comparison of parametric representations for monosyllabic word recognition in continuously spoken sentences. IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing, 28(4), 357-366. DOI: 10.1109/TASSP.1980.1163420
  2. Young, S. J., Evermann, G., Gales, M. J., et al. (1996). The HTK Book. Cambridge University Engineering Department. link
  3. Moustakides, G. V., & Rougui, J. A. (2004). Optimal filtering for polynomial signal models. IEEE Transactions on Signal Processing, 52(8), 2219-2230. link

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ScholarGate. (2026, June 3). Mel-Frequency Cepstral Coefficients. ScholarGate. https://scholargate.app/de/applied-physics/mfcc

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ScholarGateMFCC (Mel-Frequency Cepstral Coefficients). Abgerufen am 2026-06-15 von https://scholargate.app/de/applied-physics/mfcc · Datensatz: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026